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基准进行经典分子动力学模拟...
图2：（a）实验离子电导率的奇偶校验图对计算上的相似。红点带有液化石油气电荷，蓝色的指控带有DFT电荷。最左侧的离子电导率，使用nernst-Einstein方法计算。中心，用nernst-Einstein方法计算的离子电导率。用惠勒 - 纽曼方法计算的最直接的离子电导率。（b）实验玻璃传输温度的奇偶校验图针对计算计算的温度。金点是对纯聚合物的模拟，而绿色的聚合物与LITFSI的聚合物。（c）实验离子电导率对计算模拟的奇偶校验图，其中每个聚合物在经过验证测得的玻璃转变温度下模拟，并由玻璃转变偏移温度从纯聚合物（金）或用盐（绿色）计算的聚合物计算出的玻璃过渡偏移温度。（d）Spearman and Pearson等级相关指标，用于t exp的模拟。（e）在实验温度下模拟的最佳结果与离子电导率变化下的结果相比。
内部动力学与运动Cortex的RNN模型中的运动执行过程中的本体感受反馈
电动机皮层通过向下游神经电路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由电机皮质网络中的内部动力学产生的。但是，外部输入（例如本体感受）也塑造了运动皮质动力学。为了调查内部动力学和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几种具有本体感受反馈的不同组合，以控制延迟到达任务中的人工手部运动。我们发现，抑制性稳定网络接收手运动学和肌肉力产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动力学和本体感受反馈的贡献，并发现内部动力学占主导地位，而本体感受反馈微调微型运动命令。消融实验表明，本体感受反馈改善了针对嘈杂的初始条件的鲁棒性。最后，考虑到本体感受途径中感觉反馈的延迟，噪声和来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们的结果强调了在运动控制模型中整合内在体系结构和外部输入的必要性，从而促进了受脑启发的人工智能系统的发展。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
来自标准模型中配对的动态分散功能加密
摘要。动态分散功能加密（DDFE）。（加密20）表示（多客户）功能加密的强大概括。它允许用户动态加入并贡献私人输入，以单独控制联合功能，而无需信任的权威。最近，Shi和Vanjani（PKC'23）提出了用于掩盖功能内部产品（FH-IP）的第一个多客户功能加密方案，而无需依赖随机的甲壳。毫无意义地，他们的构建仍然需要一个值得信赖的关键权威，因此，打开了一个问题，即标准模型中是否可以存在全面的FH-IP-DDFE。在这项工作中，我们通过引入可更新的伪零共享来回答这个问题，这是一个新颖的概念，它提供了在标准模型中构建安全DDFE计划所需的关键功能和安全性。我们的第二个贡献是一种新颖的证明策略，它在将FH-IP的任何功能加密方案转换为FH-IP-DDFE时可以保持自适应安全性。一起，这两种技术实现了FH-IP-DDFE的模块化构造，该模块化是可抵抗标准模型中自适应消息和关键查询的安全性。此外，我们的伪零共享方案具有很高的用途，可以在标准模型中获得属性加权总和的第一个DDFE，并补充了Agrawal等人最近基于ROM的结构。（加密23）。
基于DRBRO的基于动态增强的路线优化，用于在移动临时网络中发现有效的路线发现
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer（1999）开发了AODV，这是一种反应性协议，可降低开销的路由，但经历了高潜伏期。Johnson等人。 （2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。（2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。（2020）增强了适应性，但需要更高的计算。Sharma等。（2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。（2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
对部分观察到的动态系统的深度学习
摘要：微分方程（EDP）是各种科学学科中动态系统月球化的基石。传统上，科学使用一种严格的方法与物理证明，收集余额并得出理论模型。ce-Ce持续时间，研究的简化和模拟可能会掩盖我们对基本现象的理解。本文探讨了从动态系统中获取的数据可用于改进和/或得出更好模型的方式。magriscript特别关注部分观察到的动力学，其中未完全测量或观察到系统的完整状态。感谢部分观察到的系统的理论，包括Mori-Zwanzig和Takens定理的形式主义，我们激励了非马克维亚结构，尤其是不同的延迟方程（EDR）。通过将神经网络的表达能力与EDR相结合，我们提出了用于系统的新模型
外部人体心室中复极化替代品超出复极化的高级动力学独立于恢复特性
此预印本版的版权持有人于2023年8月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.08.16.23293853 doi：medrxiv preprint
一项关于与区块链密钥管理集成的动态AES加密集成的调查
为了应对这些挑战，它提出了一种混合方法，该方法将动态高级加密标准（AES）加密与基于区块链的密钥管理集成在一起。动态AES通过为每个数据实例生成唯一和适应性的键来引入特定文件的加密，从而大大降低了与密钥折衷相关的风险。周期性钥匙旋转进一步增强了系统对攻击的弹性。区块链技术为管理加密密钥提供了一个分散的防篡改框架。其不变的分类帐确保了安全的钥匙存储，可审核性和对未经授权修改的抵抗，从而消除了与集中式系统相关的漏洞。通过组合这些技术，混合框架确保了稳健的数据安全性，细粒度的访问控制以及对云系统的增强信任。
电活性4D多孔支架基于导电聚合物作为反应迅速且动态的体外细胞培养平台
摘要：在体内，细胞居住在3D多孔和动态的微环境中。它提供了在生理和病理过程中调节细胞行为的生化和生物物理提示。在基本细胞生物学研究，组织工程和基于细胞的药物筛查系统的背景下，挑战是开发相关的体外模型，以整合细胞微环境的动态特性。利用有希望的高内相乳液模板，我们在这里设计了一个具有广泛互连的孔隙率的Polyhipe支架，并将其内部3D表面官能化，具有薄薄的电活性导电聚合物聚（3,4-乙基二乙烯二苯乙烯）（PEDOT）将其变成4D电子scappersive。所产生的支架与成纤维细胞，支持的细胞浸润和宿主细胞具有细胞相交，这些细胞显示出3D扩散的形态。它在富含离子和蛋白质的复杂培养基中表现出了强大的致动，并且其电子恢复活力并未通过成纤维细胞定殖改变。多亏了自定义的电化学刺激设置，在共聚焦显微镜下，Polyhipe/Pedot支架的机电响应在原位表征，并显示出10％可逆的体积变化。最后，在几个机电刺激的循环中，设置用于实时监测和原位成纤维细胞在Polyhipe/Pedot支架中培养的原位成纤维细胞。因此，我们证明了这种可调节支架的概念证明，作为未来4D细胞培养和机械生物学研究的工具。关键字：工程细胞微环境，4D支架，响应式细胞培养平台，Polyhipe，Pedot，电子导电聚合物，原位细胞刺激■简介